该论文提出的唤醒系统与传统唤醒词检测有何不同？
它在传统直接关键词检测之外增加了上下文触发检测；首次唤醒后，系统通过推理判断后续语音是用户指令还是无关语音。
Training Intelligent Voice Assistant Wakeup with Controllable Synthetic Conversations
（翻译）使用可控合成对话训练智能语音助手唤醒
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.27037: Training Intelligent Voice Assistant Wakeup with Controllable Synthetic Conversations
AI 摘要
该论文提出一种面向智能语音助手的唤醒系统，在传统直接关键词检测之外增加上下文触发检测：首次唤醒后通过推理区分用户指令与无关语音。作者构建了62.3小时可控多说话人对话语料，包含直接唤醒、上下文后续和非指向语音，并发布代码、数据集与训练模型以促进可复现研究。
AI 问答
论文构建了什么数据集？
论文生成了62.3小时的可控多说话人对话语料，包含直接唤醒、上下文后续和非指向语音。
论文是否公开代码和模型？
是，作者表示发布代码、数据集和训练模型，以促进可复现性和智能助手技术发展。
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